过去，安全常被视为发布前的最后一道关卡或单纯的合规勾选项。然而到了 2026 年，在 AI 生成代码普及、多云架构复杂化以及供应链和数据保护法规日益严格的背景下，这种滞后模式已难以为继。
将安全作为事后补充的企业正面临更高的数据泄露成本和更慢的恢复速度；反之，将安全嵌入开发运营全流程的企业则实现了显著的成本节约。据媒体报道，IBM 发布的《2025 年数据泄露成本报告》显示，采用 DevSecOps 方法的组织每次事件平均成本为 389 万美元，低于全球平均水平的 444 万美元。若在安全领域进一步应用 AI 和自动化，成本还可额外降低近 190 万美元。
现实压力驱动安全 " 左移 "
这一转变源于严峻的现实压力。分析指出，目前超过 70% 的企业代码库包含 AI 辅助组件，其带来的不可预测变化和隐藏风险，使得传统管道末端的静态检查难以应对。同时，多云环境加剧了配置漂移和身份边界的复杂性，法规层面则对软件物料清单（SBOM）及持续合规提出了更高要求。
市场数据印证了这一趋势。Precedence Research 数据显示，DevSecOps 市场在 2025 年规模约为 103 亿美元，预计至 2035 年将增至 373.2 亿美元，年复合增长率达 13.74%。尽管大型企业处于领先地位，小型公司也正通过云工具加速追赶。静态应用安全测试（SAST）、软件成分分析（SCA）和动态应用安全测试（DAST）已成为大多数成熟开发流水线的标配。
从 IDE 到运行时：全生命周期闭环
" 安全左移 " 意味着在代码诞生之初捕获问题。SAST 在 IDE 和代码提交阶段早期扫描源代码，SCA 则在依赖项进入构建流程前预警漏洞和许可证风险。Checkmarx 等平台引入 AI 功能，旨在减少误报并在拉取请求中直接建议修复方案，使安全从阻碍者转变为协作者。
然而，仅靠左移会产生大量告警。OX Security 指出，在实际生产流水线中，通常仅约 18% 的关键发现具有实际意义。AI 通过关联代码更改与实际行为帮助筛选优先级，而碎片化问题仍待解决——若缺乏明确的所有权和修复路径，告警极易堆积。
流水线中的自动化将关卡转化为持续检查。DAST 验证暂存环境中的应用，SCA 扩展至完整依赖树和 SBOM 生成，容器和基础设施即代码（IaC）扫描则防止错误配置进入集群。Octopus Deploy 等最佳实践指南将自动化的 CI/CD 测试和 GitOps 列为核心要素。
零信任原则也延伸至这一流程。每个请求均需经过验证，最小权限访问和持续验证取代了对网络边界的假设。Datadog 报告显示，许多组织在流水线中仍依赖长期有效凭据（占比高达 63%），凸显了自动化进程中的安全差距。
持续的运行时监控闭合了安全闭环。工具监视实时工作负载以发现异常，并与构建数据关联，将洞察反馈给开发团队。这包括具备行为感知能力的检查以及通过流水线物料清单（PBOMs）实现的供应链溯源。
成本优势与挑战并存
近期数据强化了这一趋势的紧迫性。DeepStrike《2026 年 DevSecOps 统计》指出，74% 的代码库至少存在一个高风险开源漏洞，91% 使用的组件落后于最新版本十个以上版本。Sonatype 数据显示，恶意软件包数量同比增长 156%。采用全生命周期方法的团队通过尽早解决问题并验证修复措施，有效降低了暴露面。
工具演进也在匹配需求。Checkmarx 推出覆盖从 SAST 到运行时的统一平台并提供 AI 修复指导；Snyk 强调以开发者为中心的集成；Trivy 和 Sigstore 等开源选项正与商业套件共同获得青睐。" 策略即代码 " 和密钥管理直接集成到工作流程中。
成本数据支持了这一商业论点。StationX 对 IBM 数据的分析表明，拥有事件响应计划的组织平均节省 266 万美元，零信任架构额外减少 176 万美元。当安全融入流水线而非作为旁路时，这种组合效应更为显著。
尽管前景广阔，挑战依然存在。Snyk 数据显示，52% 的团队未能遵守修复 SLA，告警疲劳严重。AI 生成的代码引入了新模式，供应链攻击直接针对构建系统和注册表。具有前瞻性的团队通过反馈循环弥补差距：运行时信号指导开发优先级，SBOM 和合规证明既满足合规要求，又能实现对新 CVE 的快速响应。
市场信号确认了强劲势头。Precedence Research 预测容器和 Kubernetes 安全细分市场将强劲增长，" 策略即代码 " 和 CI/CD 安全工具引领扩展。随着企业寻求帮助以扩展实践，相关实施服务增速最快。领先的组织已将安全视为竞争优势，忽视这一现实的企业将在资金和停机时间上付出代价，而将其嵌入其中的企业则将速度、合规性和弹性作为标准成果获得。
【星途科讯 图文丨 Patrick 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】
